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프로젝트 설명

Open BEAGLE is a C++ evolutionary computation framework. It provides a high-level software environment to do any kind of evolutionary computation, with support for tree-based genetic programming, bit string, integer-valued vector, and real-valued vector genetic algorithms, evolution strategy, co-evolution, and evolutionary multi-objective optimization.

System Requirements

System requirement is not defined
Information regarding Project Releases and Project Resources. Note that the information here is a quote from Freecode.com page, and the downloads themselves may not be hosted on OSDN.

2007-11-29 19:53
3.0.3

이 릴리스에는 수정 XML 파일에서 임의의 상수 임시 읽기 버그.
Tags: Minor bugfixes
This release fixes a bug in reading ephemeral random constants from XML files.

2007-11-15 06:55
3.0.2

이 릴리스에는 여러 가지 버그수정이 포함되어있습니다. 특히, CMA는 대한 수정되었다 - ES 알고리즘과 변이를 강력하게 형식화된 GP를했다.
Tags: Major bugfixes
This release includes various bugfixes. In
particular, fixes were made for the CMA-ES
algorithm and mutation in Strongly Typed GP.

2005-10-10 20:33
3.0.1

이 릴리스와 사소한 변경 사항을 Mac OS X에서 컴파일을 포함하도록 gcc가에 미리 컴파일된 헤더를 활용할 수있다.
Tags: Minor bugfixes
This release includes minor changes to allow compilation on Mac OS X and to take advantage of precompiled headers on gcc.

2005-10-06 16:10
3.0.0

PACC 컬렉션, 휴대용 utilitary C의 컬렉션 + + 클래스, 통합했다. 새로운 정수 - 벡터 유전자 알고리즘을 표현 가치가 추가되었습니다. 주요 개선 유전 프로그래밍 프레임 워크를 제출했다. 기타 버그수정 및 사소한 개선을 완료했다. 매뉴얼, XML 스키마 파일을 컴파일 하우투를 업데이 트되었습니다.
Tags: Major feature enhancements
The PACC collection, a collection of portable
utilitary C++ classes, was incorporated. A new
integer-valued vector genetic algorithms
representation was added. Major improvements were
made to the genetic programming framework.
Miscellaneous bugfixes and minor improvements were
done. The manual, XML schema file, and compilation
HOWTO were updated.

2004-10-28 22:37
2.2.0

이 릴리스의 초점을 주로 조지아 프레임 워크의 개선, CMA는이 외에도 - ES 알고리즘, SBX 크로스 오버 등, 그리고 실제 가치 표현에 대한 향상된 관리 매개 변수를 제한합니다.
Tags: Major feature enhancements
This release focus is mainly on improvements of the GA framework, including the addition of the CMA-ES algorithm, SBX crossover, and enhanced parameters limits management for real-valued representations.

Project Resources

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